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对吉木乃蝗区进行研究,运用遥感归一化植被指数NDVI对蝗区2000-2006年生长季(4-10月)植被变化进行了分析,并对地表植被与蝗虫发生及环境因子的关系进行了初步研究.结果表明,吉木乃蝗区植被指数NDVI具有一定的时空分布规律,生长季(4-10月)MODIS-NDVI均值介于0.2 ～0.5之间,大多年份7月长势最好,且近7年植被覆盖度有增加的趋势;对于影响植被的环境因子而言,温度是主要影响因子;蝗虫的发生面积对6-8月NDVI的影响很大,两者成显著负相关(P＜0.05). 相似文献
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华北地区植被NDVI变化及与气候因子的关系 总被引：2，自引：1，他引：1
基于1982—2006年NOAA/AVHRR NDVI数据和华北地区56个气象站点温度和降水数据,从月、季节和生长季尺度上分析植被NDVI、温度和降水的年际变化及NDVI对温度和降水的响应。结果表明,从月尺度上来看,植被NDVI年变化以增加趋势为主,温度以增加为主,降水量以减少为主。从季节上讲,春季和秋季NDVI空间分布大体一致,与夏季呈相反趋势;春季和秋季时间序列NDVI呈上升趋势,夏季降低趋势较弱;春季升温最快,其次是夏季;夏季降水增加,春季和秋季降水减少。生长季NDVI呈增加趋势,温度每10 a增加0.48℃(P0.01),降水变化趋势不明显。3,4,11月NDVI变化主要受温度限制,植被季节(春、夏、秋季)和生长季NDVI与温度的相关性均大于NDVI与降水的相关性,NDVI与温度的相关系数从大到小顺序是:生长季春季秋季夏季,NDVI与降水的相关系数从大到小顺序是:春季生长季夏季秋季。 相似文献
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[目的]研究关中平原城市群气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响。[方法]基于2001—2020年的植被NDVI和地表温度数据,运用趋势分析和残差分析等方法分析近20年关中平原城市群植被生长季植被NDVI变化趋势,以及气候变化和人类活动对生长季植被NDVI的驱动力分析及其贡献率。[结果]近20年来研究区生长季植被NDVI呈波动性增加趋势,其变化受气候变化和人类活动共同影响,且存在较大空间异质性,研究区中部生长季植被NDVI降低主要归因于人类活动的影响。气候变化和人类活动对生长季植被NDVI贡献率主要为正值,人类活动因素的贡献率更高,且研究区水系两侧多呈现气候变化抑制、人类活动促进的情况。[结论]关中平原城市群中人类活动对生长季植被NDVI的影响较大,建议在综合因素分析中多重视人类活动影响。 相似文献
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基于2000—2015年的MODIS NDVI数据及同期气象数据,采用趋势分析法、Mann-Kendall检验、相关分析等方法,分析16年间新疆NDVI的时空变化规律,探究NDVI对气象因子的响应。结果表明,2000—2015年新疆NDVI总体呈上升趋势,年平均NDVI与年平均温度、年平均降水量呈不显著正相关;春季NDVI与春季均温呈正相关,夏季NDVI与夏季降水量呈正相关,秋季NDVI与温度和降水量的相关性不显著;由于植被NDVI对降水量具有滞后响应,因此春季NDVI与冬季降水量之间以及秋季NDVI与夏季降水量之间均呈显著正相关;相对而言,同季均温对NDVI的影响高于前季均温,表明NDVI对温度的响应不存在滞后性。 相似文献
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【目的】探究黄土高原退耕还林工程实施前后植被覆盖变化特征,评估生态修复效果,对于制定更为有效的生态修复战略政策具有重要意义。【方法】该研究以黄土高原水蚀风蚀交错区为研究区,以EOT算法为核心,基于GIMMS NDVI数据集和MODIS NDVI数据集的重叠时期数据,构建1982—2000年1 km分辨率的NDVI数据集（EOT NDVI）,并联合MODIS NDVI数据（2001—2019年）,形成1982—2019年逐月1 km NDVI数据集（EM NDVI）,以探究研究区的NDVI时空动态变化。【结果】（1）EOT算法对GIMMS NDVI降采样应用是合理的,同时期EOT NDVI与MODIS NDVI之间的平均误差（ME）、平均值绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）均较小,且决定系数（R2）较高;（2）1982—2019年年均NDVI呈现先下降后上升趋势,年均NDVI增长速率为0.007 8;（3）1982—2019年植被增长速率呈现空间异质性,且退耕还林工程实施前（1982—2000年）年均NDVI呈下降趋势的地区是退耕还林工程实施后（2001—2019年）年均NDVI增加趋势显著的地区。【结论】研究成果可为评估生态恢复措施实施效果和未来生态环境建设提供理论依据和数据支撑。 相似文献
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基于MODIS NDVI探究朝鲜植被覆盖的空间分布格局,运用斜率分析法拟合2000-2016年朝鲜植被覆盖动态变化趋势,运用Pearson相关分析法分析朝鲜植被NDVI与气温、降水的相关性,在此基础上,总结了2000-2016年朝鲜植被覆盖动态变化规律及其驱动因素.结果表明:朝鲜植被覆盖空间分布不均,北部高原、山地区以及中东部山地丘陵区NDVI值最高;西、南海岸地带,平原地区以及东部沿海区NDVI值最低.朝鲜植被生长季NDVI整体上呈减少趋势,但局部有增加趋势,空间差异明显;其中减少面积为39 161 km2,占国土面积的31.9%,增加面积为28 972 km2,占国土面积的23.6%;生长季各月整体上均呈减少趋势,减少幅度5月最大,7月次之,9月最小.植被变化与气温、降水存在相关性,并存在一定程度的滞后性;年际受气温影响略大,年内9月植被与前期1月、前期与同期累积气温存在显著相关性,与当月、前期与同期累积降水存在显著相关性. 相似文献
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以MODIS 250 m分辨率影像为基础,通过对MODIS L1B数据进行预处理,提取了2000—2009年春季同一时期MODIS影像的植被指数,对辽宁省植被覆盖的总体情况进行描述,分析近10年辽宁省春耕期年际间植被覆盖的空间变化情况。研究表明:辽宁省NDVI值在空间上具有明显的地域性,呈现出东部高、西部低的态势;2000—2004年植被覆盖基本稳定,2005—2008年植被指数呈增加趋势;2008年NDVI值达近10年最高水平,2009年植被覆盖减少的情况较为严重;通过提取NDVI值与降水量曲线特征参数,结合地面降水资料,发现NDVI对降水的响应明显,降水量对辽宁省春季植被生长具有正效应。 相似文献
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浑善达克沙地处于中国陆地生态系统对全球变化响应的一级敏感区,植被对气候变化敏感.基于1998-2010年SPOT/VEGETATION VGT-S10逐旬NDVI数据,研究区域典型植被的旬归一化植被指数(NDVI)动态变化及其与温度、降水的相关性以及气象因子影响的滞后效应.结果表明,长时间旬NDVI序列较好地反映了主要植被类型随着季节变化的生长发育状况;生长季节内植被旬NDVI和气温的相关性高于其与降水的相关性,气温、降水对不同植被的影响具有滞后效应,滞后期均在40d以内,滞后期长短因植被而异;年际间旬NDVI与降雨量、温度的相关分析表明在植被快速生长期降雨量对植被生长有重要促进作用,而温度在植被生长初期和成熟期则是植被旬NDVI提高的重要原因;由于春、冬季旬NDVI与温度、降水变化的高度一致性,全年旬NDVI与气象因子相关分析的可靠性降低;而生长季节内植被旬NDVI与降水、温度的相关性分析可以很好地揭示气象因子与植被生长发育的关系. 相似文献
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内蒙古地区植被覆盖变化及其对水热条件的响应 总被引：1，自引：1，他引：0
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利用2000-2011年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据分析了重庆市植被覆盖的空间特征和变化规律,并结合气象数据分别从不同空间和时间尺度上分析了植被覆盖变化与气候因子的关系.结果表明:(1)2000-2011年,重庆市植被覆盖整体上呈上升趋势,冬、春、秋季植被覆盖增长较明显;(2)从空间变化趋势上看,渝东北和渝东南地区植被覆盖增加明显,而主城9区以及区县的中心城镇地区植被覆盖减少;(3)重庆市NDVI与温度的相关性大于与降水的相关性,在空间上年均NDVI与年均降水和温度正、负相关性并存,显著正相关区域大于显著负相关的区域,但大部分地区的相关性并不显著;(4)温度和降水对植被生长均具有一定的时滞效应,其中降水的时滞效应更加显著. 相似文献
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基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区2001~2013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:2001~2013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982~2006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且2001~2002、2003~2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。 相似文献
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运用中等分辨率成像光谱仪( MODIS)遥感植被指数数据,利用趋势线分析法和小波分析方法对福建省近年来的植被覆盖时空变化规律进行分析。结果表明：福建省近11 a来整体植被覆盖较好较稳定,但沿海人口较密集、城镇建设拓展较快的区域及沿海的岛屿植被覆盖较低;归一化比值植被指数( NDVI)最高值出现在8-9月,最低值出现在3月;时间尺度为12个月的年内生长季与非生长季NDVI值变化最明显;福建省年平均NDVI值、生长季平均NDVI值、非生长季平均NDVI值在2003年之前呈增长趋势,之后转为下降趋势,2005年总体上达到最低值,随后缓慢上升;福建省植被增加显著的区域是龙岩西北部、漳州东南部及莆田中部,植被覆盖状况显著变差区域是福州市区、莆田、泉州、厦门沿海城镇区域。 相似文献
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利用青藏高原2001—2015年的MODIS归一化植被数据集、地表温度数据集和317个气象站的气温、降水量数据,分析了归一化植被指数(NDVI)与气温、降水量及地温的相关性,讨论了3种气候因子的联合驱动机制。结果表明,青藏高原植被覆盖呈由东向西、自南向北的递减状态,且总体上呈波动增长趋势;青藏高原植被覆盖与降水量、气温及地温均呈正相关,与气温相关性最强;青藏高原植被增长的首要驱动因子是热量,且降水量与热量对植被生长的驱动作用呈互补性。 相似文献
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《西南林业大学学报》2017,(1)
以南方重点林区广东省为研究对象,以2000—2010年MODIS NDVI月度合成数据、2000—2010年全球辐射定标夜间灯光数据DMSP/OLS为主要信息源,在植被覆盖度计算基础上,进行了植被覆盖度时间系列分析、空间趋势面分析、驱动因素分析。结果表明:2001—2010年间,广东省的年均植被覆盖度呈现围绕78.6%均线上下波动、总体趋势保持基本不变的时间系列变化格局;在空间格局上,广东省植被覆盖度从高到低,总体呈现由北向南逐渐降低的带状分布格局;年均植被覆盖度与年降水日高度负相关,与年日照时数低度正相关,与年平均温度、年平均降水量、灯光指数不相关。 相似文献
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《江苏农业科学》2017,(12)
在西南地区,贵州省为喀斯特地貌面积最大省份,乌江是贵州省第一大河。为获得2003—2014年乌江流域植被覆盖变化与地表水变化间的关系,得出植被时间和空间变化规律,为乌江流域生态保护提供参考依据。基于GLDAS、MODIS/NDVI和TRMM3B43数据,首先使用趋势分析法分析12年内NDVI变化趋势,通过简单相关、偏相关、复相关分析法得出植被覆盖变化与地表水(含雪水当量、土壤水和地表径流)间变化关系。结果表明:12年中,乌江流域NDVI整体呈上升趋势,每年上升率为0.001 5,植被覆盖率较高的年份有2007年、2008年、2009年、2013年;夏季植被增加面积最多,夏季NDVI值对整个NDVI值上升变化贡献最大;植被减少区域为西部、中部城市地区;植被增加区域主要在研究区东部;秋季、冬季植被随地表水下降而下降;常绿针叶林、灌丛、常绿阔叶林NDVI变化对地表水变化相关性较高。 相似文献
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基于渭河流域2010—2015年MODIS NDVI时序数据集,采用GRC趋势分析法、植被覆盖度估算,分析2010—2015年渭河流域NDVI的变化趋势,并对2010和2015年植被覆盖度的时空格局进行分析。结果表明,2010—2015年,渭河流域NDVI均值呈缓慢增加趋势,仅增加了2.7%。渭河流域植被覆盖度总体呈现由西北向东南逐渐增加的趋势,高覆盖区仍集中分布在渭河谷地及延安南部。2010—2015年中高覆盖和高覆盖区面积分别增加3.2%、9.3%,中低覆盖和中覆盖区面积分别减少6.7%、5.9%。轻微改善区主要分布在天水地区,轻度退化区主要分布在秦岭北麓以及延安南部,明显退化区分布在六盘山南麓以及关中地区。 相似文献
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毛乌素沙地植被物候动态及其对气象因子变化的响应 总被引：3，自引：0，他引：3
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陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析 总被引：5，自引：1，他引：4
为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。 相似文献